通信中数字调制信号自动识别算法
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国家高技术研究发展计划(863)(2007AA1A121)


Automatic Recognition Algorithm for Digital Moduation Signal in Communication
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    摘要:

    将信号的高阶累积量作为信号的特征参数具有很好的抗噪声性能。然而,不同调制信号提取的高阶累积量参数可能相同,造成不能完全识别。针对这种情况,引进了分形理论。提出了将信号的高阶累积量和分形维数结合共同作为识别的特征参数。这种方法不仅很好的避免了高斯噪声对调制识别产生的影响,并且解决了单一的将高阶累积量作为识别的特征参数中存在的不能完全识别所有调制类型的问题。仿真结果证明了算法的有效性。

    Abstract:

    It has a good noise immunity to take the high-order cummulants of the signal as it has characteristic parameters. However, different modulation type may have the same characteristic parameters, which result in partial identified.so, it is necessary to bring in fractal theory. The paper takes the cmbination of the high-order cummulants and the fractal dimension as the characteristic parameters of the signal.it not only avoid the Gaussian noise impact on the modulation recognition, but also solved the partial identified problem exist in the situation that take the order cumulants as the single characteristic parameters. Simulation results show the effectiveness of the algorithm.

    参考文献
    1 Swami A, Sadler BM. Hierarchical digital modulationclassification using cumulants. IEEE Trans. on Communications,2000,48(3):416-429.
    2 Wong MLD, Nandi AK. Automatic digital modulationrecognition using spectral and statistical features with multilayerperceptrons. Signal Processing and Its Applications,2001,8(5):390-393.
    3 陈卫东,杨绍全.利用累量不变量对MPSK信号分类.西安电子科技大学学报,2002,29(2):229-232.
    4 一种基于高阶累积量的数字调相信号识别方法.系统工程与电子技术,2008,30(9):1611-1615.
    5 张贤达.现代信号处理.第2 版.北京:清华大学出版社,2002.
    6 包锡锐,吴瑛,周欣.基于高阶累积量的数字调制信号识别算法.信息工程大学学报,2007,8(4):463-467.
    7 陈筱倩,王宏远.基于联合特征向量的自动数字调制识别算法.计算机应用研究,2009,26(7):2478-2480.
    8 郭双冰.基于小波和分形理论的调制信号特征提取方法研究.信号处理,2005,21(3):316-318.
    9 吕铁军,郭双冰,肖先赐.基于复杂度特征的调制信号识别.通信学报,2002,23(1):111-115.
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江艳,刘宏立,张俊臣,郭湘勇.通信中数字调制信号自动识别算法.计算机系统应用,2011,20(6):61-64,160

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  • 收稿日期:2010-09-25
  • 最后修改日期:2010-10-25
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